Ministerio de Cultura y Educación
Universidad Nacional de San Luis
Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales
Departamento: Informatica
Área: Area I: Datos

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(Programa del año 2022)

I - Oferta Académica

Materia	Carrera	Plan	Año	Periodo
() RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN	ING. EN COMPUT.	28/12	2022	2° cuatrimestre
() RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN	ING. INFORM.	026/12- 08/15	2022	2° cuatrimestre
() RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN	LIC.CS.COMP.	18/11	2022	2° cuatrimestre
() RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN	LIC.CS.COMP.	32/12	2022	2° cuatrimestre

II - Equipo Docente

Docente	Función	Cargo	Dedicación
HERRERA, NORMA EDITH	Prof. Responsable	P.Asoc Exc	40 Hs
LUDUEÑA, VERONICA DEL ROSARIO	Prof. Colaborador	P.Adj Exc	40 Hs
REYES, NORA SUSANA	Prof. Colaborador	P.Asoc Exc	40 Hs

III - Características del Curso

Credito Horario Semanal					Tipificación	Duración
Teórico/Práctico	Teóricas	Prácticas de Aula	Práct. de lab/ camp/ Resid/ PIP, etc.	Total	B - Teoria con prácticas de aula y laboratorio	Desde	Hasta	Cantidad de Semanas	Cantidad en Horas
Teórico/Práctico	Teóricas	Prácticas de Aula	Práct. de lab/ camp/ Resid/ PIP, etc.	Total	Periodo	Desde	Hasta	Cantidad de Semanas	Cantidad en Horas
3 Hs.	Hs.	Hs.	2 Hs.	5 Hs.	2º Cuatrimestre	08/08/2022	18/11/2022	15	75

IV - Fundamentación
A partir de la expansión y consolidación de Internet se ha puesto a disposición de las personas una importante cantidad de información de todo tipo. En la actualidad, la cantidad de información no estructurada que se genera y distribuye supera ampliamente las posibilidades de los usuarios de realizar un uso eficiente. Para poder aprovechar al máximo este potencial de información, se necesitan modelos, algoritmos y técnicas que permitan su gestión eficaz y eficiente. En esta materia se abordan los fundamentos teóricos de la temática de Recuperación de la Información junto con el estudio de las herramientas que permiten la construcción de un sistema de estas características.

IV - Fundamentación

A partir de la expansión y consolidación de Internet se ha puesto a disposición de las personas una importante cantidad de información de todo tipo. En la actualidad, la cantidad de información no estructurada que se genera y distribuye supera ampliamente las posibilidades de los usuarios de realizar un uso eficiente.

Para poder aprovechar al máximo este potencial de información, se necesitan modelos, algoritmos y técnicas que permitan su gestión eficaz y eficiente. En esta materia se abordan los fundamentos teóricos de la temática de Recuperación de la Información junto con el estudio de las herramientas que permiten la construcción de un sistema de estas características.

V - Objetivos / Resultados de Aprendizaje
Al completar la asignatura, se espera que los estudiantes sean capaces de: • Comprender los principales desafíos de recuperación de información y sus diferencias con otras disciplinas relacionadas • Conocer conceptos y modelos fundamentales de recuperación de información. • Comprender los fundamentos teóricos sobre los modelos clásicos de recuperación de información • Comprender los métodos de índexación usados en este ámbito. • Comprender los alcances de la disciplina, junto con criterios que les permitan determinar sus ámbitos de aplicación.

V - Objetivos / Resultados de Aprendizaje

Al completar la asignatura, se espera que los estudiantes sean capaces de:
• Comprender los principales desafíos de recuperación de información y sus diferencias con otras disciplinas relacionadas
• Conocer conceptos y modelos fundamentales de recuperación de información.
• Comprender los fundamentos teóricos sobre los modelos clásicos de recuperación de información
• Comprender los métodos de índexación usados en este ámbito.
• Comprender los alcances de la disciplina, junto con criterios que les permitan determinar sus ámbitos de aplicación.

VI - Contenidos
Unidad 1: Introducción Introducción al problema de recuperación de información. Diferencias con el concepto de recuperación de datos. Arquitectura de un sistema de recuperación de información. Unidad 2: Modelos Modelos de recuperación de la información. Una taxonomía de modelos. Modelos clásicos: booleano, vectorial y probabilístico. Modelos alternativos. Unidad 3: Preprocesamiento e Indexación Análisis y preprocesamiento de textos. Análisis estadístico de las propiedades del texto. Procesamiento de documentos y términos. Eliminación de stopwords y lematización. Indexación: listas invertidas y archivos signatures Unidad 4: Consultas. Consultas basadas en palabras claves. Pattern matching. Expansión de una consulta y retroalimentación. Expansión basada en clustering y expansión basada en thesaurus. Evaluación de la recuperación: exhaustividad (Recall) y precisión (Precision). Diagramas de Exhaustividad/Precisión. Unidad 5: Recuperación de Información en la Web Características de la recuperación de información en la Web. Arquitectura de los motores de búsquedas. Algoritmos de ranking. Indexación y crawling.

VI - Contenidos

Unidad 1: Introducción
Introducción al problema de recuperación de información. Diferencias con el concepto de recuperación de datos. Arquitectura de un sistema de recuperación de información.

Unidad 2: Modelos
Modelos de recuperación de la información. Una taxonomía de modelos. Modelos clásicos: booleano, vectorial y probabilístico. Modelos alternativos.

Unidad 3: Preprocesamiento e Indexación
Análisis y preprocesamiento de textos. Análisis estadístico de las propiedades del texto. Procesamiento de documentos y términos. Eliminación de stopwords y lematización. Indexación: listas invertidas y archivos signatures

Unidad 4: Consultas.
Consultas basadas en palabras claves. Pattern matching. Expansión de una consulta y retroalimentación. Expansión basada en clustering y expansión basada en thesaurus. Evaluación de la recuperación: exhaustividad (Recall) y precisión (Precision). Diagramas de Exhaustividad/Precisión.

Unidad 5: Recuperación de Información en la Web
Características de la recuperación de información en la Web. Arquitectura de los motores de búsquedas. Algoritmos de ranking. Indexación y crawling.

VII - Plan de Trabajos Prácticos
Los trabajos consisten en la realización de las siguientes actividades: resolución de ejercicios, presentaciones de temas asignados por los docentes, evaluación crítica del software disponible, elaboración de informes sobre los temas estudiados, búsqueda de material disponible en Internet, estudio de un software específico para recuperación de información.

VIII - Regimen de Aprobación
Para regularizar el alumno deberá: 1) Asistir al 80% de la clases. 2) Entregar y aprobar los trabajos prácticos asignados por los docentes. 3) Aprobar un examen (oral o escrito), o alguna de sus dos recuperaciones. Para Promocionar deberá regularizar, aprobando el examen con una nota de 7 puntos o más, y deberá realizar un trabajo integrador sobre los temas estudiados. La nota final de promoción será el promedio de las notas obtenidas en el examen y en el trabajo integrador. Modalidad de examen final: El examen final podrá ser oral y/o escrito. Examen Libre: No se admiten alumnos libres por la modalidad de la asignatura.

VIII - Regimen de Aprobación

Para regularizar el alumno deberá:
1) Asistir al 80% de la clases.
2) Entregar y aprobar los trabajos prácticos asignados por los docentes.
3) Aprobar un examen (oral o escrito), o alguna de sus dos recuperaciones.

Para Promocionar deberá regularizar, aprobando el examen con una nota de 7 puntos o más, y deberá realizar un trabajo integrador sobre los temas estudiados. La nota final de promoción será el promedio de las notas obtenidas en el examen y en el trabajo integrador.

Modalidad de examen final: El examen final podrá ser oral y/o escrito.
Examen Libre: No se admiten alumnos libres por la modalidad de la asignatura.

IX - Bibliografía Básica
[1] R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. 2nd Ed. Addison-Wesley, 2011. [2] S. Büttcher, C.L.A. Clarke, G.V. Cormack. Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines. The MIT Press, 2016. [3] M. McCandless, E. Hatcher and O. Gospodnetic. Lucene in Action (2d Edition) Manning 2011. [4] Stefano Ceri r Alessandro Bozzon, Marco Brambilla , Emanuele Della Valle, Piero Fraternali, Silvia Quarteroni. Web Information Retrieval. Ed. Springer 2013.

IX - Bibliografía Básica

[1] R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. 2nd Ed. Addison-Wesley, 2011.
[2] S. Büttcher, C.L.A. Clarke, G.V. Cormack. Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines. The MIT Press, 2016.
[3] M. McCandless, E. Hatcher and O. Gospodnetic. Lucene in Action (2d Edition) Manning 2011.
[4] Stefano Ceri r Alessandro Bozzon, Marco Brambilla , Emanuele Della Valle, Piero Fraternali, Silvia Quarteroni. Web Information Retrieval. Ed. Springer 2013.

X - Bibliografia Complementaria

XI - Resumen de Objetivos
• Comprender los principales desafíos de recuperación de información y sus diferencias con otras disciplinas relacionadas • Conocer conceptos y modelos fundamentales de recuperación de información. • Comprender los fundamentos teóricos sobre los modelos clásicos de recuperación de información • Comprender los métodos de índexación usados en este ámbito. • Comprender los alcances de la disciplina, junto con criterios que les permitan determinar sus ámbitos de aplicación.

XI - Resumen de Objetivos

• Comprender los principales desafíos de recuperación de información y sus diferencias con otras disciplinas relacionadas
• Conocer conceptos y modelos fundamentales de recuperación de información.
• Comprender los fundamentos teóricos sobre los modelos clásicos de recuperación de información
• Comprender los métodos de índexación usados en este ámbito.
• Comprender los alcances de la disciplina, junto con criterios que les permitan determinar sus ámbitos de aplicación.

XII - Resumen del Programa
Unidad 1: Introducción Unidad 2: Modelos Unidad 3: Preprocesamiento e Indexación Unidad 4: Consultas. Evaluación: precisión y recall. Unidad 5: Recuperación de Información en la Web

XIII - Imprevistos

XIV - Otros